0
Кто-нибудь сталкивается с методом вычисления энтропии весовой матрицы многослойного персептрона?Вычислительная энтропия весовой матрицы искусственной нейронной сети?
A
ответ
0
оценить весовую матрицу многослойного персептрона, затем вычислить энтропию этой матрицы.
Одним из способов сделать это может энтропия фон Неймана из матрицы. вы можете найти общий обзор на wikipedia. Вы можете также искать его оптимизации here.
EDIT: Shannons энтропия является частным случаем энтропии фон Неймана. Начните с Shannons entropy, который легко понять и, скорее всего, будет соответствовать вашим потребностям.
Смежные вопросы
- 1. Нормализация в искусственной нейронной сети
- 2. Вопрос об искусственной нейронной сети
- 3. Функция активации искусственной нейронной сети
- 4. Приблизительность искусственной нейронной сети в оценке позы
- 5. Долгосрочное прогнозирование с использованием искусственной нейронной сети
- 6. Температурный прогноз с использованием искусственной нейронной сети
- 7. Оптимизация самокодируемой 2-слойной искусственной нейронной сети
- 8. Как применять PSO в искусственной нейронной сети
- 9. Как работают весы в искусственной нейронной сети для прогнозирования?
- 10. Печать весов при использовании библиотеки быстрой искусственной нейронной сети
- 11. Как оценить повторяющееся соединение в искусственной нейронной сети?
- 12. Полноматричный подход к backpropagation в искусственной нейронной сети
- 13. Поддержка векторной машины или искусственной нейронной сети для обработки текста?
- 14. Отображение нелинейных функций с использованием искусственной нейронной сети
- 15. Параметр обучения в программной программе искусственной нейронной сети
- 16. отображение математической функции с использованием искусственной нейронной сети
- 17. Учебный код для искусственной нейронной сети Excel VBA
- 18. Почему мы должны нормализовать вход для искусственной нейронной сети?
- 19. Как проверить результаты искусственной нейронной сети не из-за случайности
- 20. обучения нейронной сети набор
- 21. Вычислительная корреляция матрицы
- 22. двумерный массив Представление весовой матрицы
- 23. Разница между искусственной нейронной сетью и байесовской сетью
- 24. Тестирование обученной нейронной сети - Matlab
- 25. нейронной сети для многомерной задачи
- 26. Подача данных матрицы нейронной сети в качестве входных данных
- 27. Применение нейронной сети в MATLAB
- 28. Повторное использование нейронной сети
- 29. Выход нейронной сети
- 30. Нелинейный ввод нейронной сети
в терминах энтропии CS von neumann - довольно абстрактный объект, вы на самом деле просто оказываетесь в энтропии Шэннонса, что лучше всего указать на кого-то нового в поле. – lejlot